ESG-Fraud-Analytics

16 März, 2022

Ihre Expertin für Fragen

Christina Pellegrino ist Director im Bereich Forensic Services bei PwC Deutschland

Christina Pellegrino
Director, Forensic Services bei PwC Deutschland
Tel: +49 160 97254402
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Mit Datenanalysen gehen wir ESG-Fraud auf den Grund

Daten können wertvolle Hinweise auf die Hintergründe und Ursachen eines ESG-Betrugs geben. Mit Hilfe von zielgerichteten Analysen, die sowohl auf klassische Mustererkennung als auch auf komplexe KI-basierte Methoden setzen, prüfen wir Verdachtsfälle und unterstützen Sie im Rahmen einer ESG-Fraud-Investigation. Für jeden Vorfall stellen wir die Analyseverfahren individuell zusammen und passen sie genau auf den jeweiligen Bedarf, verfügbare Datenquellen und die IT-Landschaft des Analyse-Umfelds an. Dabei führen wir unternehmensinterne Daten mit öffentlich verfügbaren Informationen zusammen, um eine umfassende Analyse sicherzustellen.

Vier Schritte für eine effektive ESG-Fraud-Datenanalyse

Schritt 1: IT-Landschaft untersuchen und interne Datenquellen auswählen

Alle im Unternehmen genutzten Systeme können für eine ESG-Fraud-Analyse relevant sein. Im ersten Schritt wählen wir gemeinsam mit Ihnen die Datenquellen aus, die im Rahmen der Analyse genutzt werden sollen. Insbesondere Informationen aus den internen (ESG-)Risikomanagement und Scoring Tools sowie aus Systemen rund um die Buchhaltung und das Geschäftspartnermanagement (zum Beispiel ERP-Systeme, Compliance-Risk-Management-Systeme) sind ideal dafür geeignet.

Schritt 2: Interne und externe Datenquellen zusammenführen und harmonisieren

Zusätzlich zu den identifizierten internen Datenquellen nutzen wir sowohl öffentlich verfügbare Informationen wie beispielsweise Medienberichte und Sanktionslisten, als auch von uns aufbereitete ESG-Benchmarks und ESG-Fraud-Muster als Grundlage für unsere Analysen.

Unsere PwC Datenextraktions- und Datenverarbeitungstools ermöglichen eine effiziente Datenbeschaffung und Datenverarbeitung auch großer und komplexer Datenmengen und legen damit den Grundstein für eine erfolgreiche Datenanalyse.

Schritt 3: Art der Datenanalysen festlegen

Je nach Bedarf und Datenlage stellen wir auf Basis unserer langjährigen Erfahrung in (ESG-)Fraud-Analysen ein Analyseprogramm aus unserem umfangreichen Werkzeugkasten zusammen. Die ausgewählten Analysen führen wir anschließend auf der aufbereiteten Datenbasis durch.

Schritt 4: Reports erstellen und Ergebnisse visualisieren

Die erhaltenen Analyseergebnisse stellen wir zusammen mit den harmonisierten Datenbeständen in interaktiven Dashboards übersichtlich dar. Dies ermöglicht eine transparente, direkte und detaillierte Kommunikation von KPIs und Analyseergebnissen an alle Stakeholder.

Welche Analysen wir für Sie anbieten

Red-Flag Analyse

Anhand vordefinierter Kriterien identifizieren wir bekannte ESG-Fraud-Muster. Als Momentaufnahme gibt der Red-Flag Check eine transparente Übersicht zu Warnsignalen und Deal-Breakern im Kontext von Transaktionen.

Transaktions-Outlier

Durch das Clustern von ausgewählten Transaktionen lassen sich Ausreißer bei ESG-relevanten Berechnungen aufdecken, die ohne den Einsatz forensischen Datenanalysen nur schwer oder mit hohem Aufwand auffindbar sind.

ESG-Kennzahlen-Benchmarks

Der Vergleich von ESG-Kennzahlen mit Benchmarks aus Peer Groups der gleichen Branche ist eine weitere Möglichkeit, um Abweichungen zu identifizieren, die auf einen ESG-Betrug hindeuten.

ESG-Screening

Auch von Geschäftspartnern, die ESG-Fraud begehen, können sich Risiken für Ihr Unternehmen ergeben. Mit einem Screening stellen wir sicher, dass sich unter Ihren Geschäftspartnern keine bekannten „ESG-Sünder“ befinden.

Anomalieerkennung

Mit Hilfe einer Anomalieerkennung lassen sich Fälle aufdecken, in denen neue, bislang noch unbekannte ESG-Fraud-Muster auftauchen. Dabei durchforsten wir mit passenden Werkzeugen den Gesamtdatenbestand.

Schnittstellen-Validierung

Um einen sicheren Datenaustausch rund um relevante ESG-Kriterien zu gewährleisten, validieren wir für Sie die Funktionsweise von Schnittstellen zwischen Buchhaltung, Risikomanagementsystemen und ESG-Scoring-Tools.

„Datenanalysen sichern die Verlässlichkeit des ESG-Reportings.“

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